一种基于新型半断层FPN+PAN特征融合网络的小目标检测方法

专利申请号：CN202310591616.X

公 开 号：CN116543290A

发 明 人：李文超 郭周鹏 沙晓鹏 管政 朱宇杰 谢德瀚 

代 理 人：李运萍

代理机构：沈阳东大知识产权代理有限公司

专利类型：发明专利

申 请 日：20230804

公 开 日：20230524

专利主分类号：G06V10/82

关 键 词：小目标 特征融合 有效地 断层 网络 检测 收敛 非极大值抑制 信息传递过程 多尺度特征 先验 复杂背景 加速模型 检测结果 目标检测 融合网络 特征提取 提取特征 整个网络 重叠物体 多尺度 特征图 网络权 自适应 浅层 算法 混淆 尺度 削弱 加深 更新 

摘      要：本发明提供一种基于新型半断层FPN+PAN特征融合网络的小目标检测方法，属于目标检测领域。本方法在FPN+PAN特征融合网络的基础上切断其中FPN较深层的信息传递过程，有效地削弱浅层特征图的尺度混淆问题，提高了小目标检测精度。同时，采用Dconv模块与C3‑Res模块构成的特征提取网络，以自适应提取特征并加深网络深度。同时，采用K‑means++算法得到先验框，加速模型收敛。最后，对检测结果进行非极大值抑制，筛出重叠物体框，整个网络采用端到端的方式，整体进行网络权值的更新，直至收敛。最终，提出的新型半断层FPN+PAN多尺度特征融合网络有效地提高了复杂背景、多尺度目标下的小目标检测精度。